AIでの音声認識：知っておくべきことは？

音声認識とは、人が話す単語をコンピュータが解釈し、機械が理解できる形式に変換することを指します。 最終目標に応じて、テキストや音声、またはその他の必要な形式に変換されます。

たとえば、AppleのSiriとGoogleのAlexaは、AIを利用した音声認識を使用して音声またはテキストのサポートを提供しますが、GoogleDictateなどの音声からテキストへのアプリケーションは口述された単語をテキストに変換します。 音声認識は、ソースサウンドが認識され、人の声に一致する音声認識のもう1つの形式です。

音声認識AIアプリケーションの数は、企業がサービスを合理化するためにデジタルアシスタントと自動サポートをますます採用するようになっているため、近年大幅に増加しています。 音声アシスタント、スマートホームデバイス、検索エンジンなどは、音声認識が目立つようになったいくつかの例です。 Research and Marketsによると、音声認識の世界市場はCAGR 17.2％で成長し、2025年までに268億ドルに達すると推定されています。

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音声認識と人工知能

音声認識は、人工知能と機械学習を使用して、貧弱な録音機器とノイズキャンセル、人々の声の変化、アクセント、方言、セマンティクス、コンテキストなどの課題をすばやく克服しています。 これには、人間の性向を理解するという課題や、口語、頭字語などのさまざまな人間の言語要素も含まれます。このテクノロジーは、通常の人間のコミュニケーションと同等の従来の音声認識モデルと比較して、95％の精度を提供できます。

さらに、それを支持し、その業務で定期的に音声認識を採用している大企業を考えると、今ではそれは受け入れ可能なコミュニケーションの形式です。 検索エンジンの大多数は、検索メカニズムの不可欠な側面として音声技術を採用すると推定されています。

これが可能になったのは、AIと機械学習（ML）アルゴリズムが改善され、非常に大きなデータセットを処理し、自己学習して進化する変化に適応することで精度を高めることができるためです。 機械は、アクセント、方言、コンテキスト、感情を「聞き取り」、マイニングや機械学習の目的で簡単にアクセスできる洗練された任意のデータを処理するようにプログラムされています。

音声認識と自然言語処理

自然言語処理（NLP）は、自然言語データを分析し、それを機械可読形式に変換することを含む人工知能の一部門です。 音声認識とAIは、人間の言語認識の精度と効率を向上させる上でNLPモデルに不可欠な役割を果たします。

指示を受けてリモートでオンとオフを切り替えることができるスマートホームデバイスやアプライアンスから、リマインダーの設定、会議のスケジュール設定、パブで再生中の曲の認識を行うことができるデジタルアシスタントから、ユーザーのクエリに関連する検索結果で応答する検索エンジンまで、音声認識は私たちの生活に欠かせないものになっています。

現在、多くの企業には、ビジネスアプリケーションを強化し、顧客体験を合理化するための音声認識ソフトウェアが含まれています。 音声認識と自然言語処理を使用して、企業は通話や会議を書き起こし、さらにはそれらを翻訳することもできます。 Apple、Google、Facebook、Microsoft、およびAmazonは、AIを利用した音声認識アプリケーションを活用して、模範的なユーザーエクスペリエンスを提供し続けるテクノロジーの巨人の1つです。

音声認識のユースケース

さまざまな分野での音声認識アプリケーションの使用法を調べてみましょう。

1. 現在、音声ベースの音声認識ソフトウェアを使用して、購入の開始、電子メールの送信、会議の書き起こし、医師の予約、訴訟手続きなどを行っています。
2. バーチャルアシスタントまたはデジタルアシスタントとスマートホームデバイスは、音声認識ソフトウェアを使用して、質問への回答、天気予報の提供、音楽の再生、交通状況の確認、注文などを行います。
3. VenmoやPayPalのような会社は、顧客が音声アシスタントを使用して取引を行うことを許可しています。 北米とカナダのいくつかの銀行も、音声ベースのソフトウェアを使用したオンラインバンキングを提供しています。
4. eコマースは音声ベースのアシスタントによって大幅に強化されており、ユーザーは迅速かつシームレスに購入できます。
5. 音声認識は、輸送サービスに影響を与え、都市間のスケジューリング、ルーティング、およびナビゲートを合理化する準備ができています。
6. ポッドキャスト、会議、ジャーナリストのインタビューは、音声認識を使用して書き写すことができます。 また、ビデオに正確な字幕を提供するためにも使用されます。
7. テクノロジーが個人の声のさまざまな周波数、トーン、ピッチを分析して音声プロファイルを作成する音声バイオメトリを通じて、セキュリティに大きな影響を与えてきました。 この一例は、セキュリティ違反を防ぐためにコールセンターで音声認証技術を有効にしたスイスの通信会社Swisscomです。
8. カスタマーケアサービスは、AIベースの音声アシスタント、および繰り返し可能なタスクを自動化するチャットボットによって追跡されています。

音声ベースの音声認識技術に積極的に投資している他の業界は、法執行、マーケティング、観光、コンテンツ作成、および翻訳です。

人工知能における音声認識のグローバルな影響

音声認識は、技術進歩の最も強力な製品の1つです。 Siri、Alexa、Echo Dot、Googleアシスタント、Google Dictateなどが私たちの日常生活を楽にし続けているため、このような自動化テクノロジーの需要は今後も増えるでしょう。

世界中の企業は、サービスの自動化に投資して、運用効率を改善し、生産性と精度を向上させ、顧客の行動と購買習慣を研究することでデータに基づく意思決定を行っています。

AIは、世界経済の幅広い分野で指数関数的成長を促進してきました。 AIの世界経済への貢献は2030年に15.7兆ドルに達すると推定されており、これは中国とインドの合計生産量を大幅に上回っています。

音声認識の未来は非常に注目に値します。 報告によると、AppleはSiri制御のApple TVを発売する計画を立てており、時計、イヤフォン、ジュエリー、音声ベースのソフトウェアなど、ユーザーが提供するリクエストのコンテキストを特定するようにプログラムされているスマートウェアラブルデバイスが増えるでしょう。強化されたサポート。

音声認識とAIは、それぞれ職場と家庭での職業生活と個人生活の両方に影響を与えるため、熟練したAIエンジニアと開発者、データサイエンティスト、機械学習エンジニアの需要はこれまでになく高いと予想されます。

熟練したAI専門家は、人間とデジタルデバイスの関係を強化する必要があります。 雇用機会が創出されると、この分野の人々の特典と利益が増加します。

PayScaleによると、今日のインドの人工知能専門家の平均給与は15万ルピーです。 さらに、この分野は、経済的にもプロフィール的にも、有利なキャリアアップの機会を提供します。 ただし、これには、データサイエンスを習得し、リアルタイムデータを使用して直感的で人間のようなソフトウェアソリューションを作成する方法を学ぶために、人工知能コースに投資する必要があります。

結論

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